मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्नका लागि सबैभन्दा प्रसिद्ध उपकरणहरू मध्ये एक TensorFlow हो। हामी विभिन्न उद्योगहरूमा धेरै अनुप्रयोगहरूमा TensorFlow प्रयोग गर्छौं।
यस पोष्टमा, हामी केहि टेन्सरफ्लो एआई मोडेलहरू जाँच गर्नेछौं। तसर्थ, हामी बुद्धिमान प्रणालीहरू सिर्जना गर्न सक्छौं।
हामी टेन्सरफ्लोले एआई मोडेलहरू सिर्जना गर्न प्रस्ताव गर्ने फ्रेमवर्कहरू पनि पार गर्नेछौं। त्यसैले सुरु गरौं!
TensorFlow को एक संक्षिप्त परिचय
गुगलको टेन्सरफ्लो खुला स्रोत हो मेशिन सिकाइ सफ्टवेयर प्याकेज। यसमा प्रशिक्षण र तैनातीका लागि उपकरणहरू समावेश छन् मेशिन शिक्षा मोडेलहरु धेरै प्लेटफर्महरूमा। र उपकरणहरू, साथै गहिरो शिक्षाको लागि समर्थन र तंत्रिका सञ्जालहरू.
TensorFlow ले विकासकर्ताहरूलाई विभिन्न अनुप्रयोगहरूको लागि मोडेलहरू सिर्जना गर्न सक्षम बनाउँछ। यसमा छवि र अडियो पहिचान, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र कम्प्युटर दृष्टि। यो व्यापक समुदाय समर्थन संग एक बलियो र अनुकूलन उपकरण हो।
तपाइँको कम्प्युटरमा TensorFlow स्थापना गर्न तपाइँ तपाइँको आदेश विन्डो मा यो टाइप गर्न सक्नुहुन्छ:
pip install tensorflow
एआई मोडेलले कसरी काम गर्छ?
एआई मोडेलहरू कम्प्युटर प्रणाली हुन्। त्यसकारण, तिनीहरू गतिविधिहरू गर्नका लागि हुन् जुन सामान्यतया मानव बुद्धिको आवश्यकता पर्दछ। छवि र बोली पहिचान र निर्णय लिने त्यस्ता कार्यहरूको उदाहरण हुन्। एआई मोडेलहरू विशाल डेटासेटहरूमा विकसित हुन्छन्।
तिनीहरू भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्न र कार्यहरू प्रदर्शन गर्न मेसिन लर्निङ प्रविधिहरू प्रयोग गर्छन्। तिनीहरूसँग सेल्फ-ड्राइभिङ अटोमोबाइलहरू, व्यक्तिगत सहायकहरू, र चिकित्सा निदान सहित धेरै प्रयोगहरू छन्।
त्यसोभए, लोकप्रिय TensorFlow AI मोडेलहरू के हुन्?
ResNet
ResNet, वा अवशिष्ट नेटवर्क, convolutional को एक रूप हो तंत्रिका सञ्जाल। हामी यसलाई छवि वर्गीकरणको लागि प्रयोग गर्छौं र वस्तु पहिचान। यो 2015 मा माइक्रोसफ्ट अनुसन्धानकर्ताहरु द्वारा विकसित गरिएको थियो। साथै, यो मुख्यतया अवशिष्ट जडान को उपयोग द्वारा प्रतिष्ठित छ।
यी जडानहरूले नेटवर्कलाई सफलतापूर्वक सिक्न अनुमति दिन्छ। तसर्थ, तहहरू बीच थप स्वतन्त्र रूपमा प्रवाह गर्न जानकारी सक्षम गरेर यो सम्भव छ।
ResNet Keras API को लाभ उठाएर TensorFlow मा लागू गर्न सकिन्छ। यसले तंत्रिका सञ्जालहरू सिर्जना र प्रशिक्षणको लागि उच्च-स्तर, प्रयोगकर्ता-अनुकूल इन्टरफेस प्रदान गर्दछ।
ResNet स्थापना गर्दै
TensorFlow स्थापना गरेपछि, तपाइँ ResNet मोडेल सिर्जना गर्न Keras API प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। TensorFlow मा Keras API समावेश छ, त्यसैले तपाईंले यसलाई व्यक्तिगत रूपमा स्थापना गर्नु पर्दैन।
तपाइँ tensorflow.keras.applications बाट ResNet मोडेल आयात गर्न सक्नुहुन्छ। र, तपाईं प्रयोग गर्न ResNet संस्करण चयन गर्न सक्नुहुन्छ, उदाहरणका लागि:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
तपाइँ ResNet को लागि पूर्व-प्रशिक्षित वजन लोड गर्न निम्न कोड पनि प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ:
model = ResNet50(weights='imagenet')
समावेश_top=False गुण चयन गरेर, तपाइँ अतिरिक्त प्रशिक्षण वा तपाइँको अनुकूलन डेटासेटलाई राम्रो-ट्युनिङको लागि मोडेल प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet को उपयोग क्षेत्रहरु
ResNet छवि वर्गीकरण मा प्रयोग गर्न सकिन्छ। त्यसैले, तपाईं धेरै समूहहरूमा फोटो वर्गीकरण गर्न सक्नुहुन्छ। पहिले, तपाईंले लेबल गरिएका फोटोहरूको ठूलो डेटासेटमा ResNet मोडेललाई तालिम दिन आवश्यक छ। त्यसपछि, ResNet ले पहिले नदेखेका छविहरूको वर्ग भविष्यवाणी गर्न सक्छ।
ResNet लाई वस्तु पत्ता लगाउने कार्यहरू जस्तै फोटोहरूमा चीजहरू पत्ता लगाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ। वस्तु-बाउन्डिङ बक्सहरूसँग लेबल गरिएका तस्बिरहरूको सङ्ग्रहमा ResNet मोडेललाई प्रशिक्षण दिएर हामी यो गर्न सक्छौँ। त्यसपछि, हामी ताजा छविहरूमा वस्तुहरू पहिचान गर्न सिकेको मोडेल लागू गर्न सक्छौं।
हामीले सिमेन्टिक सेग्मेन्टेशन कार्यहरूको लागि ResNet पनि प्रयोग गर्न सक्छौं। त्यसोभए, हामी छविमा प्रत्येक पिक्सेलमा सिमेन्टिक लेबल तोक्न सक्छौं।
स्थापना
Inception छविहरूमा चीजहरू पहिचान गर्न सक्षम गहिरो शिक्षा मोडेल हो। गुगलले यसलाई २०१४ मा घोषणा गर्यो, र यसले धेरै तहहरू प्रयोग गरेर विभिन्न आकारका छविहरू विश्लेषण गर्दछ। स्थापनाको साथ, तपाईंको मोडेलले छविलाई सही रूपमा बुझ्न सक्छ।
TensorFlow Inception मोडेलहरू सिर्जना गर्न र चलाउनको लागि बलियो उपकरण हो। यसले तंत्रिका सञ्जालहरूलाई प्रशिक्षणको लागि उच्च-स्तर र प्रयोगकर्ता-अनुकूल इन्टरफेस प्रदान गर्दछ। तसर्थ, विकासकर्ताहरूको लागि आवेदन दिनको लागि स्थापना एक धेरै सीधा मोडेल हो।
स्थापना स्थापना
तपाईंले कोडको यो लाइन टाइप गरेर Inception स्थापना गर्न सक्नुहुन्छ।
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
प्रयोगको प्रारम्भिक क्षेत्रहरू
इन्सेप्शन मोडेलमा सुविधाहरू निकाल्न पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ गहिरो शिक्षा जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्क (GANs) र Autoencoders जस्ता मोडेलहरू।
प्रारम्भिक मोडेल विशिष्ट विशेषताहरू पहिचान गर्न ठीक-ट्यून हुन सक्छ। साथै, हामी मेडिकल इमेजिङ अनुप्रयोगहरू जस्तै एक्स-रे, सीटी, वा एमआरआईमा केही विकारहरूको निदान गर्न सक्षम हुन सक्छौं।
इनसेप्शन मोडेल छवि गुणस्तर जाँच गर्न राम्रो-ट्यून हुन सक्छ। हामी छवि अस्पष्ट वा कुरकुरा हो कि भनेर मूल्याङ्कन गर्न सक्छौं।
इन्सेप्शनलाई भिडियो विश्लेषण कार्यहरू जस्तै वस्तु ट्र्याकिङ र कार्य पत्ता लगाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ।
बर्ट
BERT (ट्रान्सफर्मरबाट द्विदिशात्मक एन्कोडर प्रतिनिधित्व) गुगल द्वारा विकसित पूर्व-प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क मोडेल हो। हामी यसलाई विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रशोधन कार्यहरूको लागि प्रयोग गर्न सक्छौं। यी कार्यहरू पाठ वर्गीकरणबाट प्रश्नहरूको जवाफ दिन भिन्न हुन सक्छन्।
BERT ट्रान्सफर्मर वास्तुकला मा निर्मित छ। तसर्थ, शब्द जडानहरू बुझ्ने क्रममा तपाईले पाठ इनपुटको विशाल मात्रा ह्यान्डल गर्न सक्नुहुन्छ।
BERT एक पूर्व-प्रशिक्षित मोडेल हो जसलाई तपाईंले TensorFlow अनुप्रयोगहरूमा समावेश गर्न सक्नुहुन्छ।
TensorFlow मा पूर्व-प्रशिक्षित BERT मोडेलका साथै फाइन-ट्युनिङ र विभिन्न कार्यहरूमा BERT लागू गर्नका लागि उपयोगिताहरूको संग्रह समावेश छ। यसरी, तपाईं सजिलैसँग BERT को परिष्कृत प्राकृतिक भाषा प्रशोधन क्षमताहरू एकीकृत गर्न सक्नुहुन्छ।
BERT स्थापना गर्दै
पाइप प्याकेज प्रबन्धक प्रयोग गरेर, तपाइँ TensorFlow मा BERT स्थापना गर्न सक्नुहुन्छ:
pip install tensorflow-gpu==2.2.0 # This installs TensorFlow with GPU support
pip install transformers==3.0.0 # This installs the transformers library, which includes BERT
TensorFlow को CPU संस्करण सजिलै संग tensorflow-gpu लाई प्रतिस्थापन गरेर स्थापना गर्न सकिन्छ।
पुस्तकालय स्थापना गरेपछि, तपाईंले BERT मोडेल आयात गर्न सक्नुहुन्छ र विभिन्न NLP कार्यहरूको लागि प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। पाठ वर्गीकरण समस्यामा BERT मोडेललाई फाइन-ट्यून गर्नका लागि यहाँ केही नमूना कोड छ, उदाहरणका लागि:
from transformers import BertForSequenceClassification
# Load the pre-trained BERT model
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
# Fine-tune the model on your text classification task
model.fit(training_data, labels)
# Make predictions on new data
predictions = model.predict(test_data)
BERT को उपयोग क्षेत्रहरू
तपाईं पाठ वर्गीकरण कार्यहरू गर्न सक्नुहुन्छ। उदाहरणका लागि, यो हासिल गर्न सम्भव छ भावनात्मक विश्लेषण, विषय वर्गीकरण, र स्प्याम पत्ता लगाउने।
BERT सँग ए नामित एन्टिटी मान्यता (NER) सुविधा। तसर्थ, तपाईले व्यक्ति र संस्थाहरू जस्ता पाठमा संस्थाहरूलाई पहिचान गर्न र लेबल गर्न सक्नुहुन्छ।
यो एक विशेष सन्दर्भमा आधारित प्रश्नहरूको जवाफ दिन प्रयोग गर्न सकिन्छ, जस्तै खोज इन्जिन वा च्याटबट अनुप्रयोगमा।
BERT भाषा अनुवादको लागि मेसिन अनुवाद शुद्धता बढाउन उपयोगी हुन सक्छ।
BERT पाठ सारांशको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ। तसर्थ, यसले लामो पाठ कागजातहरूको संक्षिप्त, उपयोगी सारांशहरू प्रदान गर्न सक्छ।
DeepVoice
Baidu अनुसन्धानले DeepVoice सिर्जना गर्यो पाठ वाचक संश्लेषण मोडेल।
यो TensorFlow फ्रेमवर्कको साथ सिर्जना गरिएको थियो र भ्वाइस डेटाको ठूलो संग्रहमा प्रशिक्षित गरिएको थियो।
DeepVoice ले पाठ इनपुटबाट आवाज उत्पन्न गर्छ। DeepVoice ले गहिरो सिकाइ प्रविधिहरू प्रयोग गरेर यसलाई सम्भव बनाउँछ। यो न्यूरल नेटवर्कमा आधारित मोडेल हो।
तसर्थ, यसले इनपुट डेटाको विश्लेषण गर्दछ र जोडिएका नोडहरूको ठूलो संख्याको तहहरू प्रयोग गरेर वाणी उत्पन्न गर्दछ।
DeepVoice स्थापना गर्दै
!pip install deepvoice
वैकल्पिक रूपमा;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice को उपयोग को क्षेत्र
तपाईले अमेजन एलेक्सा र गुगल सहायक जस्ता व्यक्तिगत सहायकहरूका लागि भाषण उत्पादन गर्न DeepVoice प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
साथै, स्मार्ट स्पिकरहरू र गृह स्वचालन प्रणालीहरू जस्ता आवाज-सक्षम यन्त्रहरूका लागि स्पीच उत्पादन गर्न DeepVoice प्रयोग गर्न सकिन्छ।
DeepVoice ले स्पीच थेरापी अनुप्रयोगहरूको लागि आवाज सिर्जना गर्न सक्छ। यसले बोली समस्या भएका बिरामीहरूलाई उनीहरूको बोली सुधार गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
DeepVoice को अडियोबुक र भाषा सिकाउने एपहरू जस्ता शैक्षिक सामग्रीका लागि भाषण सिर्जना गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
जवाफ छाड्नुस्